Sessional Lecturer, INF2404H - Explainability & Fairness for Responsible Machine Learning

Titre du cours : INF2404H – Explicabilité & Équité pour un Apprentissage Automatique Responsable

Les applications d'apprentissage automatique sont de plus en plus utilisées pour prendre des décisions cruciales dans des secteurs tels que la santé, les services financiers, la sécurité publique et l'enseignement supérieur. Ce cours examine les techniques et technologies de pointe liées à l'explicabilité et à l'équité dans les applications d'apprentissage automatique. Aborder ces aspects centrés sur l'humain est essentiel pour la conception et le fonctionnement des systèmes d'apprentissage automatique responsables. Les étudiants exploreront des cadres et techniques pour la modélisation architecturale, l'analyse et la conception afin de comprendre l'explicabilité et l'équité dans des applications réelles.

Estimation de l'inscription au cours : 35
Support d'assistant d'enseignement : Aucun prévu. Estimation de 75 heures avec une inscription de 36 ou plus. Les heures d'assistant d'enseignement, le cas échéant, seront attribuées en fonction du nombre d'inscriptions.

À déterminer. Les candidats doivent être situés à proximité géographique des locaux de l'Université de Toronto avant la date de début du cours pour effectuer les tâches sur le campus.

1er septembre 2024 – 31 décembre 2024

• Chargé de cours sessionnel I : 10 300 $
• Chargé de cours sessionnel I à long terme : 10 764 $
• Chargé de cours sessionnel II : 11 021 $
• Chargé de cours sessionnel II à long terme : 11 227 $
• Chargé de cours sessionnel III : 11 279 $
• Chargé de cours sessionnel III à long terme : 11 485 $

Note : En cas de divergences entre ces tarifs et ceux stipulés dans l'accord collectif CUPE 3902 Unité 3, les tarifs de l'accord prévalent.

Les candidats privilégiés auront obtenu ou seront sur le point d'obtenir un doctorat dans un domaine lié, ou un master avec une expérience professionnelle étendue dans le domaine pertinent. Une expérience préalable en enseignement est un atout.

Les responsabilités comprennent la préparation du matériel de cours, la présentation du contenu du cours (séminaires, conférences et laboratoires), l'élaboration et l'administration des devoirs, des tests et des examens, la correction et la tenue de permanences.

Date limite : 25 juin 2024
Processus de candidature : Les candidats intéressés doivent soumettre un CV et un formulaire de candidature CUPE 3902 Unité 3 complété en un seul fichier PDF à :

Melissa Szopa, Coordinatrice Administrative, Académique
Faculté d'Information 
140 Rue St. George, Université de Toronto
[email protected]

Cette offre d'emploi est publiée conformément à l'accord collectif CUPE 3902 Unité 3. La préférence est donnée aux personnes qualifiées qui ont progressé aux rangs de Chargé de cours sessionnel II et Chargé de cours sessionnel III, conformément à l'article 14:12.